HDU 1087 Super Jumping! Jumping! Jumping!(DP,上升子序列)

本文介绍了一款名为SuperJumping的棋盘游戏,并详细解析了其背后的算法原理。通过动态规划方法解决了游戏中如何获得最大分数的问题,给出具体实现代码。

题目链接:

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1087

Super Jumping! Jumping! Jumping!

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 32391    Accepted Submission(s): 14601


Problem Description
Nowadays, a kind of chess game called “Super Jumping! Jumping! Jumping!” is very popular in HDU. Maybe you are a good boy, and know little about this game, so I introduce it to you now.



The game can be played by two or more than two players. It consists of a chessboard(棋盘)and some chessmen(棋子), and all chessmen are marked by a positive integer or “start” or “end”. The player starts from start-point and must jumps into end-point finally. In the course of jumping, the player will visit the chessmen in the path, but everyone must jumps from one chessman to another absolutely bigger (you can assume start-point is a minimum and end-point is a maximum.). And all players cannot go backwards. One jumping can go from a chessman to next, also can go across many chessmen, and even you can straightly get to end-point from start-point. Of course you get zero point in this situation. A player is a winner if and only if he can get a bigger score according to his jumping solution. Note that your score comes from the sum of value on the chessmen in you jumping path.
Your task is to output the maximum value according to the given chessmen list.
 

Input
Input contains multiple test cases. Each test case is described in a line as follow:
N value_1 value_2 …value_N
It is guarantied that N is not more than 1000 and all value_i are in the range of 32-int.
A test case starting with 0 terminates the input and this test case is not to be processed.
 

Output
For each case, print the maximum according to rules, and one line one case.
 

Sample Input
  
3 1 3 2 4 1 2 3 4 4 3 3 2 1 0
 

Sample Output
  
4 10 3
 

题意:给你一串数,从起点(不在这N个点内)到终点(不在N个点内),点数 的上升路径。起点保证是最小的数,终点保证是最大的数。就是保证一定可以从起点去任何位置,从任何位置到终点。

解题思路:思考相似的类型,最长上升子序列。设置一个dp数组,dp[i]代表以a[i]为结尾的上升子序列时,能够得到的最高分数。

我们可以考虑,以a[i]为结尾的子序列

①只包含a[i]的子序列

②在满足j < i 并且a[j] < a[i]的以a[j]为结尾的上升子序列,追加上a[i]后的子序列

我们就可以很容易得出递推式,dp[i] = max{ a[i] , dp[j] + a[i] | j < i 且 a[j] < a[i] };

#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<set>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<map>
using namespace std;
typedef long long ll;
const int maxn = 1005;
int a[maxn];
int dp[maxn];
int main()
{
    int n;
    while(~scanf("%d",&n),n)
    {
        for(int i = 0 ; i < n ; i ++)
            scanf("%d",&a[i]);
        int mmax  = 0;
        for(int i = 0 ; i < n ; i ++)
        {
            dp[i] = a[i] ;
            for(int j = 0 ; j < i ; j ++)
           {
               if(a[i]>a[j])
                dp[i] = max(dp[i],dp[j]+a[i]);
           }
           mmax = max(dp[i],mmax);
        }
        cout << mmax <<endl;
    }

    return 0;
}



基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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